Vizioni kompjuterik është një fushë vazhdimisht në rritje, dhe falë mjeteve si Arduino dhe moduleve të përballueshme të kamerës, tani është e mundur të zbatohen projekte inovative pa pasur nevojë të investohen shuma të mëdha parash. Ky artikull do të shqyrtojë mundësitë e punës me të shikimi artificial në projektet Arduino duke përdorur module me kosto të ulët, duke përfituar nga bibliotekat dhe teknikat për të optimizuar rezultatet.
Nëse jeni një entuziast i teknologjisë ose zhvillues që kërkon mënyra të reja për të eksperimentuar, integroni a aparat fotografik projekti juaj Arduino hap një botë mundësish. Këtu do të gjeni një udhëzues të detajuar që bashkon gjithçka që ju nevojitet për vizionin kompjuterik me module të aksesueshme.
Konfigurimi i harduerit për projektet e vizionit kompjuterik
Për të punuar me të shikimi artificial Në Arduino, është thelbësore të filloni me konfigurimi i saktë të harduerit. Moduli i kamerës OV7670 është një nga opsionet më të njohura për shkak të kostos së ulët dhe shkathtësisë së tij. Ky modul mund të lidhet me tabela si p.sh Arduino Nano 33 BLE Sense. Avantazhi kryesor i kësaj kamere është mbështetja e saj për rezolucionet VGA (640 x 480) dhe integrimi i saj me mjete të tilla si TensorFlow Lite Micro për projektet e mësimit të makinerive.
Për instalimin fillestar, do t'ju duhet:
- Një motherboard i pajtueshëm, si Arduino Nano 33 BLE Sense.
- Një modul i kamerës OV7670.
- Kabllot për të bërë lidhjet në mënyrë korrekte.
- Një furnizim i përshtatshëm me energji elektrike.
Sfida më e madhe qëndron në lidhjen e të ndryshmeve kunjat e modulit në motherboard. Saktësia është çelësi këtu, pasi lidhja e gabuar mund të çojë në dështim. Përdorimi i shiritit për të siguruar kabllot është një zgjidhje e thjeshtë por efektive.
Konfigurimi i softuerit
Pasi pajisja të jetë gati, hapi tjetër është përgatitja e tij mjedisi i zhvillimit. Arduino IDE është mjeti më i zakonshëm për përpilimin dhe ngarkimin e programeve në tabelë. Nga menaxheri i bibliotekës, mund të instaloni bibliotekën Arduino_OVD767x, e krijuar posaçërisht për të punuar me këtë aparat fotografik.
Hapat për të konfiguruar softuerin:
- Shkarkoni dhe instaloni Arduino IDE.
- Hapni menaxherin e bibliotekës nga "Vegla".
- Gjeni bibliotekën Arduino_OV767x dhe instaloni atë.
Pasi të instalohet, mund ta testoni sistemin duke përdorur shembullin e përfshirë CameraCaptureRawBytes. Gjatë kësaj faze, moduli do të fillojë të nxjerrë imazhe binare të papërpunuara përmes portës serike. Nëse gjithçka është konfiguruar saktë, duhet të jeni në gjendje të shfaqni një model testimi përpara se të vazhdoni me imazhe të drejtpërdrejta.
Optimizimi për vizionin kompjuterik me TinyML
Në aplikacionet më të avancuara, si ato të bazuara në mësimi i makinerisë, është thelbësore të optimizohet sistemi për të trajtuar sasi të mëdha të dhënash. Për shembull, imazhet VGA konsumojnë rreth 300 KB memorie, e cila tejkalon kapacitetin e pllakave si Nano 33 BLE Sense.
Për të zgjidhur këtë problem, moduli OV7670 ju lejon të punoni me të rezolucione më të ulëta të tilla si QVGA (320×240) ose QCIF (176×144), duke rregulluar të dhënat përpara se t'i dërgoni në Arduino. Ju gjithashtu mund të zgjidhni të ndryshme formatet e ngjyrave të tilla si RGB565 ose YUV422, në varësi të nevojave të projektit. Këto formate përcaktojnë se si ruhen vlerat e ngjyrave brenda secilit piksel për të optimizuar përdorimin e kujtesës.
Disa projekte madje reduktojnë më tej rezolucionin duke aplikuar poshtë kampionimit, duke hequr në mënyrë strategjike pikselë ose duke interpoluar vlerat për të ruajtur cilësinë vizuale. Ky hap është thelbësor nëse punoni me modele të të mësuarit të thellë, të tillë si TensorFlow, të cilat priren të kërkojnë imazhe më të vogla për një trajnim efikas.
Përdorime praktike: Njohja e objekteve me Pixy2
Një tjetër modul interesant është Pixy2, i cili lidhet lehtësisht me bordet Arduino për të zbatuar njohjen e objekteve. Kjo pajisje është në gjendje të identifikojë deri në shtatë objekte në kohë reale dhe të kombinojë funksionalitetin e saj me ekranet OLED ose luajtësit audio.
Pixy2 gjithashtu dallohet për aftësinë e tij për të zbuluar linjat dhe gjenerojnë barkode të vegjël, të krijuar posaçërisht për robotët që ndjekin shtigje të shënuara. Për ta konfiguruar atë, mund të përdorni softuerin Pixymon, duke projektuar nënshkrime me ngjyra për objektet e ndryshme që sistemi duhet të identifikojë.
Optimizimi i procesit për vizionin artificial
Punojnë me shikimi artificial Në Arduino kërkon optimizimin e harduerit dhe softuerit. Për shembull, funksionet si digitalRead dhe DigitalWrite mund të ngadalësojnë kapjen e të dhënave nëse nuk përdoren me kujdes. Në vend të kësaj, menaxhoni drejtpërdrejt portet GPIO duke përdorur komanda më specifike mund të përshpejtojë ndjeshëm procesin.
Disa këshilla kryesore për të optimizuar performancën:
- Përdorni rezolucione më të ulëta si QCIF për aplikacione që nuk kërkojnë cilësi të lartë.
- Thjeshtëson kodin duke eliminuar sythe të panevojshme.
- Merrni parasysh përdorimin e teknikave SIMD për operacione më të shpejta në CPU të pajtueshme.
Në rastin e modulit OV7670, përmirësimet e fundit në bibliotekën Arduino_OV767x kanë bërë të mundur transferimin skulpturë në kujtesë me shpejtësi mbresëlënëse. Për shembull, ishte e mundur të zvogëlohej koha e kapjes së të dhënave të 1500 ms vetëm 393 ms për imazhet QCIF.
Duke përdorur TensorFlow Lite Micro
Për ata që kërkojnë t'i çojnë projektet e tyre në nivelin tjetër, TensorFlow Lite Micro ofron mjete të specializuara për të punuar me inteligjencës artificiale në mikrokontrolluesit. Kjo bibliotekë e optimizuar mund të zbulojë modele të avancuara si njohja e fytyrës ose zbulimi i gjesteve, duke përdorur modele të trajnuara paraprakisht të akorduara për pajisje me burime të kufizuara.
Ky mjedis përfiton gjithashtu nga optimizimet e fundit si CMSIS-NN, i cili redukton në mënyrë dramatike kohën e përfundimit duke përfituar nga udhëzimet specifike të procesorit si p.sh. SIMD. Kështu, aplikacionet e mësimit të makinerive në Arduino tani janë shumë më të shpejta dhe më efikase.
Lundrimi në botën e vizionit kompjuterik me Arduino është një përvojë pasuruese. Nga vendosja fillimisht e kamerave me kosto të ulët deri te zbatimi i algoritmeve të mësimit të makinerive, mundësitë janë praktikisht të pakufishme. Me një qasje krijuese dhe burimet e duhura, ju mund të eksploroni fusha të tilla si njohja e objektit, ndjekja e linjës apo edhe projekte të avancuara të inteligjencës artificiale në kohë reale.